Diez fragmentos de código imprescindibles que pueden ayudar a los profesionales de control de calidad a clasificar errores e identificar defectos.  Entre las muchas responsabilidades que definen el papel del control de calidad, la clasificación de errores es un proceso crucial, que examina los problemas informados e identifica aquellos que exigen atención inmediata. Para potenciar esta etapa fundamental del ciclo de vida   , el control de calidad necesita herramientas poderosas a su disposición, incluidos fragmentos de código que albergan una gran cantidad de conocimientos y eficiencias. del desarrollo de software    . Como profesional de control de calidad, estos fragmentos cuidadosamente seleccionados le sirven como hoja de ruta a través de bases de código complejas, ayudándole a   . La clasificación de errores es compleja descubrir defectos ocultos y mejorar la calidad general del software   Estos fragmentos de código le ayudarán a clasificar errores y le acercarán un paso más a lograr una entrega de software perfecta.  1. Declaraciones de registro  Las declaraciones de registro son esenciales para comprender el flujo de ejecución y el comportamiento de la aplicación durante diferentes escenarios. Al agregar mensajes de registro bien ubicados en todo el código, los desarrolladores y los profesionales de control de calidad pueden rastrear cómo la aplicación procesa datos, funciones y eventos.  Las declaraciones de registro brindan información sobre valores de variables, llamadas a métodos y errores potenciales. En un contexto de prueba, los mensajes de registro se pueden utilizar para rastrear la secuencia de eventos durante las ejecuciones de prueba e identificar cualquier comportamiento inesperado que pueda requerir más investigación.   print("Debug message: Something happened here.")  Agregue declaraciones de registro estratégicamente en todo su código para realizar un seguimiento del flujo e identificar problemas potenciales.  2. Seguimiento de pila  Cuando ocurre una excepción en el código, se genera un seguimiento de la pila que muestra la secuencia de llamadas a funciones que llevaron a la excepción. El seguimiento de la pila es invaluable para la depuración, ya que ayuda a identificar la ubicación exacta en el código donde ocurrió la excepción.  Esta información ayuda a los profesionales de control de calidad a clasificar errores y comprender la causa raíz de un problema, lo que permite a los desarrolladores solucionar el problema rápidamente. El seguimiento de la pila también muestra el contexto en el que ocurrió el error, proporcionando pistas esenciales sobre el estado de la aplicación durante la excepción.   import traceback try:    # code that may raise an exception except Exception as e:    traceback.print_exc()  Capture e imprima el seguimiento de la pila cuando se produzca una excepción para comprender el origen y el contexto del error.  3. Afirmación  Las afirmaciones son controles de cordura colocados dentro del código para validar ciertas condiciones o suposiciones. Son invaluables durante el desarrollo y las pruebas porque ayudan a detectar errores en las primeras etapas del proceso.  Cuando una afirmación falla, inmediatamente indica que ha sucedido algo inesperado. Durante la clasificación del control de calidad, identificar y analizar los errores de aserción puede ayudar a reducir la sección de código problemática y resaltar problemas potenciales que deben abordarse.   assert condition, "Error message"  Utilice aserciones para verificar si se cumplen ciertas condiciones, lo que ayuda a detectar problemas en las primeras etapas del desarrollo o durante las pruebas.  4. Punto de interrupción de depuración  Establecer un punto de interrupción de depuración permite a los desarrolladores y profesionales de control de calidad pausar la ejecución del código en líneas específicas. Esto les permite inspeccionar interactivamente el estado de las variables y el flujo del programa en ese punto en particular.  Ayuda a comprender la lógica y el flujo de datos, lo que ayuda a identificar errores, valores incorrectos o condiciones inesperadas. Los puntos de interrupción son especialmente útiles cuando la causa de un error no es evidente y requiere una investigación más profunda.   import pdb pdb.set_trace()  Coloque puntos de interrupción para pausar la ejecución del código en una línea específica e inspeccionar las variables y el flujo de ejecución de forma interactiva.  5. Registro  El registro es una práctica valiosa para registrar eventos, datos y errores críticos durante el tiempo de ejecución de la aplicación. Los registros proporcionan datos históricos que ayudan a comprender cómo se comporta la aplicación en diversas situaciones.  Durante la clasificación de control de calidad, los mensajes de registro se pueden utilizar para rastrear la secuencia de eventos que conducen a un problema o identificar patrones de falla. Al analizar la información de registro, los profesionales de control de calidad pueden descubrir patrones o problemas recurrentes y compartir detalles relevantes con los desarrolladores para depurarlos y solucionarlos.   import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')  Configure el registro para registrar eventos e información importantes mientras ejecuta el código.  6. Perfil de tiempo  El perfil de tiempo se utiliza para medir el tiempo de ejecución de secciones o funciones de código específicas. Permite a los profesionales de control de calidad identificar cuellos de botella en el rendimiento, como funciones de ejecución lenta o consultas de bases de datos.  Crear perfiles del código puede revelar áreas donde se necesitan optimizaciones, lo que garantiza que la aplicación se ejecute de manera eficiente y brinde una mejor experiencia de usuario.   import time start_time = time.time() # Code to be profiled print("Execution time:", time.time() - start_time)  Mida el tiempo de ejecución de secciones de código específicas para identificar cuellos de botella en el rendimiento.  7. Solicitudes de red (biblioteca de solicitudes de Python)  En las aplicaciones modernas, es común interactuar con API y servicios web. El uso de la biblioteca Python Requests simplifica la realización de solicitudes HTTP y el manejo de respuestas.  Para los profesionales de control de calidad, esto es crucial para validar las API y garantizar que la aplicación se comunique correctamente con los servicios externos. Ayuda a identificar problemas relacionados con la conectividad de la red, errores del lado del servidor o respuestas API incorrectas.   import requests response = requests.get(url) if response.status_code == 200:    # Process successful response else:    # Handle error cases  Utilice la biblioteca de solicitudes de Python para realizar solicitudes HTTP y manejar las respuestas en consecuencia.  8. Consulta de base de datos (Python SQLite)  Las consultas a bases de datos son fundamentales cuando una aplicación interactúa con una base de datos. Para la clasificación de control de calidad, las consultas a la base de datos son esenciales para verificar la integridad, coherencia y precisión de los datos.  Al ejecutar consultas y analizar los resultados, los profesionales de control de calidad pueden identificar problemas como almacenamiento incorrecto de datos, manipulaciones fallidas de datos o errores de recuperación de datos.   import sqlite3 connection = sqlite3.connect("database.db") cursor = connection.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM table_name WHERE condition") result = cursor.fetchall() connection.close()  Realice consultas de bases de datos para verificar la integridad de los datos y solucionar problemas con las interacciones de las bases de datos.  9. Validación de datos  La validación de datos es fundamental para garantizar que los datos de entrada sean correctos y cumplan con el formato o las restricciones esperados. Durante la clasificación de control de calidad, las funciones de validación de datos ayudan a identificar problemas relacionados con datos no válidos o inesperados que podrían provocar fallas en las aplicaciones, resultados incorrectos o vulnerabilidades de seguridad.  La validación de datos adecuada evita que datos problemáticos se propaguen a través de la aplicación y causen más problemas.   def is_valid_email(email):    # Check email format    return True if re.match(r"[^@]+@[^@]+\.[^@]+", email) else False  Cree funciones de validación para garantizar que los datos de entrada cumplan con ciertos criterios antes de procesarlos.  10. Afirmación del marco de prueba  Los marcos de prueba, como PyTest, proporcionan un enfoque estructurado para escribir y ejecutar casos de prueba. Las afirmaciones dentro de los casos de prueba se utilizan para verificar los resultados esperados y los resultados reales. Cuando una prueba falla, algo no funciona según lo previsto.  Estas afirmaciones ayudan a identificar regresiones, cambios de código que afectan involuntariamente la funcionalidad existente o descubrir nuevos errores. Los marcos de prueba garantizan que la aplicación mantenga el comportamiento deseado a lo largo del tiempo y ayudan a mantener la calidad del software.   import pytest def test_function():    assert result == expected_result, "Test failed, result didn't match the expected value."  Utilice marcos de prueba como PyTest para escribir y ejecutar casos de prueba, lo que facilita la identificación de errores funcionales.  Abordar la clasificación de errores con Launchable  Inteligencia de clasificación de errores con Launchable  La clasificación de errores es una parte esencial del ciclo de vida del desarrollo de software. Requiere estrategias y herramientas para examinar y abordar los defectos de manera eficiente. Los diez fragmentos de código indispensables que se analizan en este artículo forman una parte fundamental del conjunto de herramientas del profesional de control de calidad y ayudan a rastrear la ejecución de aplicaciones, validar datos, investigar errores y mantener la calidad del software. Sin embargo, es importante recordar que estos fragmentos son sólo una parte de su conjunto de herramientas de clasificación.  Launchable permite a los equipos   con una observabilidad de pruebas inteligente, con una vista integral del rendimiento de las pruebas. Al identificar pruebas inestables y aprovechar los datos históricos a través del aprendizaje automático, Launchable optimiza la selección de pruebas, ahorrando recursos. gestionar la clasificación de errores  A través de datos históricos y algoritmos de aprendizaje automático, Launchable prioriza las pruebas según el tiempo de ejecución y la capacidad de detección de errores. Esto acelera la detección de errores, lo que lleva a una resolución de problemas más rápida.  Los análisis predictivos de Launchable evalúan el impacto de los errores a través de las pruebas afectadas, lo que ayuda a la asignación de recursos y a la toma de decisiones informadas sobre la clasificación de errores.  Ajuste los conjuntos de pruebas centrándose en las pruebas críticas, reduciendo la redundancia y optimizando el uso de recursos. Esto aumenta la eficiencia durante la clasificación y el desarrollo de errores.  Optimice la clasificación de errores identificando posibles fallas en las pruebas, acelerando el proceso de descubrimiento. El análisis predictivo mide el impacto de los errores e informa las consecuencias de la inacción. Minimiza el desperdicio de recursos y maximiza la eficiencia: selecciona errores con confianza con Launchable.  También publicado  aquí.

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Simplificación de la clasificación de errores: 10 fragmentos de código imprescindibles para los equipos de control de calidad

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